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TÉCNICAS PARA DETECÇÃO DE PONTOS INFLUENTES EM VARIÁVEIS CONTÍNUAS REGIONALIZADAS REA
Richetti,Jonathan; Uribe-Opazo,Miguel A.; Bastiani,Fernanda de; Johann,Jerry Adriani.
RESUMO Na análise de dados espaciais em agricultura, a presença de pontos influentes pode alterar consideravelmente os resultados das análises de dependência espacial e, consequentemente, a construção dos mapas. Quando se referem a atributos físico-químicos do solo e da produtividade, os mapas devem representar uma estimativa eficiente das condições reais do campo, já que são importantes informações utilizadas para a manutenção de um sistema agrícola de manejo localizado, com a otimização da aplicação de insumos agrícolas, visando à maior produtividade. Este trabalho teve por objetivo apresentar as técnicas gráficas hair-plot, de influência local (Ci e |Lmax|) de identificação de observações influentes em dados contínuos espaciais georreferenciados,...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Geoestatística; Hair-plot; Influência local; Máxima verossimilhança; Atributos químicos.
Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162016000100152
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DATA MINING TECHNIQUES FOR SEPARATION OF SUMMER CROP BASED ON SATELLITE IMAGES REA
Becker,Willyan R.; Johann,Jerry A.; Richetti,Jonathan; Silva,Laíza C. DE A..
ABSTRACT: Due to the difficulty in discriminating soybean and corn in mappings obtained by the time series of satellite images, this study aimed to apply the data mining techniques to separate soybean and corn. Pure pixels selection from Landsat-8 were extracted and used to build a standard spectro-temporal EVI profile for both crops. These profiles were obtained with the Timesat software and, further incorporated in the Weka software. Five out of eleven variables of the standard spectro-temporal EVI profile for each crop were found through the decision tree, a data mining technique. These five variables were sufficient to achieve the separation of soybean and corn crops with an accuracy of 96.3% and a kappa index of 0.92.
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Corn; EVI; J48; Soybean; Weka.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162017000400750
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CROP MODELING WITH LESS DATA: THE FAO MODEL FOR SOYBEAN YIELD ESTIMATION REA
Richetti,Jonathan; Johann,Jerry Adriani; Uribe-Opazo,Miguel Angel.
ABSTRACT Crop growth simulation models such as WOFOST and DSSAT are useful, but require several inputs that sometimes are not available, especially in developing areas. In addition, measured data is usually time and labor-intensive. In search of faster and easier methods for soybean estimates, this study presents a lower input requiring methodology for yield estimation. This study combines the FAO-33 yield model with the agro-ecological zone approach for soybean yield estimations using mostly indirect data. Sowing and harvest dates and yield were collected from 74 soybean commercial farms. Agrometeorological data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were used. Fifty farms (66%) were used to calibrate the model and 24 farm...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Water balance; Evapotranspiration; Thornthwaite and Mather.
Ano: 2021 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162021000200196
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Köppen, Thornthwaite and Camargo climate classifications for climatic zoning in the State of Paraná, Brazil Ciência e Agrotecnologia
Aparecido,Lucas Eduardo de Oliveira; Rolim,Glauco de Souza; Richetti,Jonathan; Souza,Paulo Sergio de; Johann,Jerry Adriani.
ABSTRACT Climate is the set of average atmospheric conditions that characterizes a region. It directly influences the majority of human activities, especially agriculture. Climate classification systems (CCSs) are important tools in the study of agriculture, enabling knowledge of the climatic characteristics of a region. Thus, we aimed to perform the climatic characterization of the State of Paraná using the methods proposed by Köppen and Geiger (1928), modified by Trewartha (1954) (KT), Thornthwaite (1948) (TH) and Camargo (1991) and modified by Maluf (2000) (CM), using data from the European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) model. The results of spatial interpolation (virtual stations) were performed using the Kriging method in spherical...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Water balance; Agriculture; Climatic characterization; ECMWF.
Ano: 2016 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542016000400405
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